Sql синтаксис запросов: основные операторы, виды, синтаксис, написание, создание базы данных, примеры простых и сложных команд

НОУ ИНТУИТ | Лекция | Создание запросов и фильтров. Вычисление при помощи оператора SELECT. Встроенные функции

< Самостоятельная работа 3 || Лекция 4: 12 || Самостоятельная работа 4 >

Аннотация: Содержит информацию по созданию запросов и фильтров. Описывает вычисление при помощи оператора SELECT и встроенных функций.

Ключевые слова: язык запросов sql, query language, запрос, приложение, файл, сеть, БД, защита данных, SQL, хранимая процедура, связь, таблица, поле, тип данных, счетчик, синтаксис, distinction, percent, процент, имя таблицы, ПО, логический оператор, параметр, ASC, сортировка, DESC, AVG, значение, операции, выражение, функция, visual, Basic, server, non-numerical, ACO, COTS, ceiling, degree, экспонента, floor, натуральный логарифмы, radian, sign, square, строковая функция, self-replication, инверсия, UPPER, ABC, ABCD, CDE, тип char*, функция даты/времени, работ, истина, ложь, операторы, приоритет операций, агрегатные функции

intuit.ru/2010/edi»>Цели:

1. Изучить создание запросов и фильтров
2. Понять процесс выполнения вычислений при помощи оператора SELECT. Встроенные функции

Создание запросов и фильтров

Запросы предназначены для связи одной или нескольких таблиц, также они могут осуществлять отбор отдельных полей из таблицы и производить фильтрацию данных согласно условию, наложенному на одно или несколько полей, такие запросы называют фильтрами.

Для реализации запросов используют специальный язык запросов SQL (Structured Query Language).

В ИС Запросы могут находиться как на стороне клиентского приложения, так и на стороне сервера. Если запрос хранится на стороне клиента, то он прописывается внутри объекта связи. В этом случае клиентское приложение не зависит от файла данных. Файл данных содержит только таблицы, поэтому, мы легко можем модифицировать клиентское приложение, не затрагивая файл данных, но в этом случае запрос передается серверу через сеть, что может вызвать проблемы с безопасностью.

Если запрос хранится или выполняется на сервере, то сам запрос выступает в качестве компонента БД, вся передача информации происходит внутри файла данных, т.е. внутри самого сервера, клиентскому приложению только передаются результаты выполнения запроса. В этом случае обеспечивается высокая защита данных, но в случае изменения запроса придется менять сам файл данных.

Все запросы делятся на:

1. статические;
2. динамические

Структура статических запросов неизменна в ходе работы с программой, а динамические запросы могут меняться в зависимости от ситуации.

Замечание. Обычно динамические запросы могут быть реализованы только при помощи запросов, выполняющихся на стороне клиента. Если необходимо реализовать динамические запросы, которые выполняются на стороне сервера, то в этом случае необходимо использовать хранимые процедуры.

Хранимые процедуры — SQL запрос, хранимый на стороне сервера и этот запрос имеет параметры, которые подставляются внутрь SQL кода. При вызове хранимой процедуры необходимо передавать в нее значения параметра.

В основном запрос или хранимая процедура либо реализует связь между таблицами, либо осуществляет фильтрацию данных, некоторые SQL запросы также могут производить вычисления.

В случае связей между таблицами одна таблица всегда выступает первичной, а другая вторичной, связь происходит при помощи полей связи. При связи сопоставляются записи с одинаковыми значениями полей связи. Первичная таблица всегда заполняется первой, а ее поле связи заполняется автоматически (тип данных — счетчик). Вторичная таблица всегда заполняется после заполнения первичной таблицы, значения ее поля связи подставляется из значений поля связи первичной таблицы. Поля связи должны иметь одинаковый тип данных.

Существует четыре вида связи между таблицами:

1. Одна к одной — одному полю в первичной таблице соответствует одно поле во вторичной таблице;
2. Одна ко многим — одному полю в первичной таблице соответствует несколько полей во вторичной таблице;
3. Многие к одной — нескольким полям в первичной таблице соответствует одно поле во вторичной таблице;
4. Многие ко многим — одному полю в первичной таблице соответствует несколько полей во вторичной таблице и наоборот.

Запросы с первым видами связи называются простыми, а с остальными видами связи — сложными. Если в БД есть хотя бы две связанных таблицы, то БД называется реляционной.

Чтобы создать запрос необходимо сделать активной БД для которой создается запрос, затем в рабочей области редактора запросов создать запрос с помощью команды SELECT, имеющей следующий синтаксис:

SELECT [ALL|DISTINCT]
[TOP|PERCENT n]
<Список полей>
[INTO <Имя новой таблицы>]
[FROM  <Имя таблицы >]
[WHERE <Условие>]
[GROUP BY <Поле>]
[ORDER BY <Поле > [ASC|DESC]]
[COMPUTE AVG|COUNT|MAX|MIN|SUM(<Выражение>)]

Здесь параметры ALL|DISTINCT показывают, какие записи обрабатываются: ALL обрабатывает все записи, DISTINCT только уникальные, удаляются повторения записей.

TOP n определяет какое количество записей обрабатывают, если указан PERCENT, то n указывает процент от общего числа записей. <Список полей> — здесь указываются отображаемые поля из таблиц через запятую.

Замечания:

1. Если имена отображаемых полей в разных таблицах не повторяются, то мы можем указывать только имена столбцов или полей без указания самих таблиц (ФИО, Должность). Если отображаются поля из разных таблиц с одинаковыми именами нужно указывать и имя таблицы <Имя поля>. <Имя таблицы> ;
2. Здесь же можно присваивать псевдонимы полям, следующим образом <Имя поля> AS <Псевдоним>
3. Если необходимо вывести все поля из таблицы, то их можно заменить значком «*»

Раздел INTO. Если присутствует этот раздел, то на основе результатов запроса создается новая таблица.

Раздел FROM. Здесь указываются таблицы и запросы, через запятую, которые участвуют в новом запросе.

Замечание: В разделе FROM так же можно задавать сложные связи, связь поля одной таблицы, с несколькими полями другой таблицы. В этом случае раздел FROM будет иметь следующий вид:

FROM <Таблица1> INNER JOIN <Таблица2> ON <Таблица1>.<поле1> оператор <Таблица2>.<поле2> …

Здесь устанавливается взаимосвязь Таблицы 1 и Таблицы2 по Полю1 и Полю2 в зависимости от оператора сравнения. Таких разделов INNER JOIN может быть сколько угодно.

Раздел WHERE. Данный раздел используют для создания простых запросов, в этом случае в качестве условия указываем связываемые поля, либо этот раздел используют для создания фильтров, здесь указывают условия отбора. В условиях отбора мы можем использовать стандартные логические операторы NOT, OR, AND.

Замечание: В своем стандартном виде запросы могут реализовывать только статичные фильтры, но не динамические. Для реализации динамических фильтров используются хранимые процедуры.

Раздел GROUP BY — определяет поле для группировки записей в запросе.

Раздел ORDER BY — определяет поле для сортировки записей в запросе. Если указан параметр ASC, то будет производиться сортировка по возрастанию, если DESC — по убыванию. По умолчанию используется сортировка по возрастанию.

Раздел COMPUTE позволяет в конце результатов выполнения запроса вывести некоторые итоговые вычисления по запросу. Возможны следующие виды вычислений: AVG — средняя параметра; COUNT — количество значений параметра не равных NULL ; MAX и MIN — максимальные и минимальные значения параметра; SUM — сумма всех значений параметра, где <Выражение> — сам параметр. В качестве параметра обычно выступают какие-либо поля таблиц, участвующих в запросе.

Пример: Данный запрос связывает две таблицы Сотрудники и Должности по полям Код. При своем выполнении он отображает первые 20 процентов сотрудников из обеих таблиц. Из таблицы сотрудники отображаются все поля, а из таблицы Должности только поле должность. В конце результатов выводится количество отображенных сотрудников.

SELECT TOP 20 PERCENT *. Cотрудники, Должность.Должности
FROM Сотрудники, Должности
WHERE Код.Сотрудники = Код.Должности
COMPUTE COUNT (ФИО.Сотрудники)

Пример: Данный запрос из таблицы Операции выводит все записи, значение поля Месяц у которых равняется «Май». Данные в результате группируются по полю операция и сортируются по сумме операции. В конце результатов запроса отображается общая сумма отобранных операций за май. Результаты данного запроса сохраняются в таблице «Сделки за май».

SELECT ALL Операция, Сумма
INTO [Сделки за Май]
FROM Операции
WHERE Месяц = 'Май'
GROUP BY Операция
ORDER BY Сумма
COMPUTE SUM (Сумма)

ru/2010/edi»>Замечание: В данном запросе при обозначении названия полей таблицы явно не указываются, так как использовалась только одна таблица.

Дальше >>

< Самостоятельная работа 3 || Лекция 4: 12 || Самостоятельная работа 4 >

ТОП-5 способов выполнения SQL-запрос в PySpark

Если вы знаете SQL, но еще не освоились с фреймворком Apache Spark, то вы можете выполнять запросы различными способами. В этой статье вы узнаете, как писать SQL-выражения в PySpark, какие способы выполнения запросов существуют, как конкатенировать строки, фильтровать данные и работать с датами.

Способы выполнения в SQL-запросов в Apache Spark

Выполнять SQL-запросы можно выполнять различным образом, но все они в итоге дают тот же результат. Причем только один из них является полноценным запросом, все остальные является вызов функции, принимающей SQL-выражение. Вот некоторые из них:

• напрямую через spark.sql("QUERY");
• выборка столбцов через метод select в связке с функцией expr из pyspark. sql.functions;
• выборка столбцов через метод selectExpr;
• добавление результата вычисления SQL-выражения к исходной таблице через метод withColumn;
• фильтрация данных через методы where или filter в связке с функцией expr из pyspark.sql.functions;.

Допустим, имеется следующий DataFrame:

df = spark.createDataFrame([
    ('py',   'Anton', 'Moscow',  23),
    ('c',    'Anna',  'Omsk',    27),
    ('py',   'Andry', 'Moscow',  24),
    ('cpp',  'Alex',  'Moscow',  32),
    ('cpp',  'Boris', 'Omsk',    55),
    ('py',   'Vera',  'Moscow',  89), ],
    ['lang', 'name',  'city',   'salary'])

Тогда чтобы напрямую выполнить SQL-запрос (1-способ), нужно создать так называемое представление (view). Это делается для того чтобы Spark знал о созданной таблице. Представление создается вызовом метода, в который нужно передать желаемое имя таблицы:

df. createOrReplaceTempView("prog_info")

Теперь можно выполнять запросы, так же, как это делается при работе с базами данных:

spark.sql("select lang from prog_info").show()
"""
+----+
|lang|
+----+
|  py|
|   c|
|  py|
| cpp|
| cpp|
|  py|
+----+
"""

Этот способ наиболее универсален, поскольку не нужно знать о различных функциях, а просто нужно дать необходимый запрос.

Второй способ заключается в использовании метода select в связке с функцией expr. Она уже не требует создания представления. Однако она применяется к конкретному DataFrame, поэтому операторы SELECT FROM должны быть опущены. В этом случае следует говорить о SQL-выражении, ведь не является полным запросом. Например, вот так выглядит тот же самый запрос, что и выше, но только с использованием функции expr:

# На самом деле именно для этого случая, `expr` может быть опушен,
# но далее вы увидите, что его обязательно нужно использовать
import pyspark. sql.functions as F
df.select(F.expr('lang')).show()
"""
+----+
|lang|
+----+
|  py|
|   c|
|  py|
| cpp|
| cpp|
|  py|
+----+
"""

Далее следуют метод selectExpr. Второй метод точно такой же, как и select, но принимает на вход SQL-выражения, поэтому не нужно отдельно вызывать функцию expr.

df.selectExpr('lang').show()
# Или что то же самое:
df.select('lang').show()
+----+
|lang|
+----+
|  py|
|   c|
|  py|
| cpp|
| cpp|
|  py|
+----+

Различие заключается в том, что в select передаются именно столбцы, поэтому такая запись неправильная:

# Ошибка
selectExpr(df.lang).show()
# А вот так можно:
select(df.lang).show()

Самый последний способ использования SQL-выражений — это метод withColumn в связке с функцией expr. В отличие от предыдущих он добавляет к имеющейся таблице новый столбец, полученный на основе SQL-выражения. Его можно рассматривать как оператор SELECT * FROM.

Анализ данных с Apache Spark

Конечно, на примере операции выборки столбца всю силу SQL-выражений не показать, поэтому рассмотрим более интересные операции, включая фильтрацию данных, о которой мы еще не поговорили.

Конкатенация строк с использованием ||

Самый простой способ объединения нескольких строк в одну — это использование SQL-выражения со знаком ||. Такая операция называется конкатенация строк. Итак, чтобы конкатенировать строки используйте один из вышеперечисленных способов.

spark.sql('SELECT name || "_" || lang AS name_lang FROM lang_info').show()
df.select(F.expr('name || "_" || lang AS name_lang')).show()
df.selectExpr('name || "_" || lang AS name_lang').show()
"""
+---------+
|name_lang|
+---------+
| Anton_py|
|   Anna_c|
| Andry_py|
| Alex_cpp|
|Boris_cpp|
|  Vera_py|
+---------+
"""
# Возвращает всю таблицу
df. withColumn('name_lang', F.expr('name || "_" || lang')).show()
"""
+----+-----+------+------+---------+
|lang| name|  city|salary|name_lang|
+----+-----+------+------+---------+
|  py|Anton|Moscow|    23| Anton_py|
|   c| Anna|  Omsk|    27|   Anna_c|
|  py|Andry|Moscow|    24| Andry_py|
| cpp| Alex|Moscow|    32| Alex_cpp|
| cpp|Boris|  Omsk|    55|Boris_cpp|
|  py| Vera|Moscow|    89|  Vera_py|
+----+-----+------+------+---------+
"""

Фильтрация данных в PySpark

Для фильтрации существуют методы filter и where (это синонимы, они делают то же самое). Фильтрация данных может быть выражена двумя способами: в виде SQL-выражения или так, как это делается в библиотеке Pandas. Например, найдем те записи, которые содержат одинаковые значения.

# В виде SQL-выражения
df.filter('salary > 30 AND city like "Moscow"').show()
# Как в Pandas:
df. filter((df.salary > 30) & (df.city == 'Moscow')).show()
"""
+----+----+------+------+
|lang|name|  city|salary|
+----+----+------+------+
| cpp|Alex|Moscow|    32|
|  py|Vera|Moscow|    89|
+----+----+------+------+
"""

При использовании Pandas-стиля выражения заключается в скобки; если требуется произвести логические операции между ними, то ставится знак & (AND, побитовое И) или | (OR, побитовое ИЛИ). В нашем примере мы использовали знак И. Также стоит отметить, что его использование ограничено использованием имен с латинскими буквами и цифрами (как например, обратиться к имени столбца, содержащий пробел).

Также можно использовать обычный SQL-запрос в spark.sql.

spark.sql('SELECT * FROM lang_info WHERE salary > 30 AND city like "Moscow"')

Использование CASE WHEN в PySpark

В PySpark эквивалентом оператор CASE WHEN является использование функций when(). otherwise(). Он необходим для выбора того или иного результата в зависимости от выполнения условия. Аналогичный оператор можно встретить в Python, который состоит if\elif\eles. Синтаксис у оператора `CASE WHEN в SQL такой:

CASE
    WHEN condition1 THEN result1
    WHEN condition2 THEN result2
    WHEN conditionN THEN resultN
    ELSE result
END;

Допустим из неполных названий языков мы хотим получить полные. В этом случае можно поступить таким образом:

sql = """
CASE
    WHEN (lang LIKE 'c') OR (lang LIKE 'cpp') THEN 'C/C++'
    WHEN (lang LIKE 'py') THEN 'Python'
    ELSE 'unknown'
END"""

df.withColumn('FullLang', F.expr(sql)).show()
"""
+----+-----+------+------+--------+
|lang| name|  city|salary|FullLang|
+----+-----+------+------+--------+
|  py|Anton|Moscow|    23|  Python|
|   c| Anna|  Omsk|    27|   C/C++|
|  py|Andry|Moscow|    24|  Python|
| cpp| Alex|Moscow|    32|   C/C++|
| cpp|Boris|  Omsk|    55|   C/C++|
|  py| Vera|Moscow|    89|  Python|
+----+-----+------+------+--------+
"""

Опять же мы могли бы вызвать select, но получили бы только один столбец, также в этом случае следует добавить оператор AS или метод alias, иначе название столбца будет состоять из всего оператора CASE WHEN. Например, так:

df.select(F.expr(sql).alias('FullLang')).show()
"""
+--------+
|FullLang|
+--------+
|  Python|
|   C/C++|
|  Python|
|   C/C++|
|   C/C++|
|  Python|
+--------+
"""

Либо, как уже говорили, и вовсе сделать с помощью функций when-otherwise. Советуем при этом соблюдать структурные отступы для читабельности кода:

case_when = (
    F.when(F.expr('lang LIKE "c" OR lang LIKE "cpp"'), 'C/C++')
     .when(F.expr('lang LIKE "py"'), 'Python')
     .otherwise('uknown')
) 
df.withColumn('FullLang', case_when)

Работаем с датой и временем

Одними только числовыми и строковыми не отделаешься, иногда приходится работать с датами и временем. Для них тоже имеются различные функции, похожие на те, которые встречаются в SQL. Например, вот так можно найти разницу между датами в днях в Spark:

df2 = spark. createDataFrame([
    ('2020-01-01', '2022-10-25'),
    ('2021-05-12', '2022-05-12'),],
    ['before', 'after'])
df2.withColumn('diff', F.expr('DATEDIFF(after, before)')).show()
"""
+----------+----------+----+
|    before|     after|diff|
+----------+----------+----+
|2020-01-01|2022-10-25|1028|
|2021-05-12|2022-05-12| 365|
+----------+----------+----+
"""

Заметим, что мы могли бы не писать так, как это делается в SQL, а могли бы использовать функции из pyspark.sql.functions. Более того, это хороший способ узнать, есть ли такая-то функция, заглянув в документацию. Однако полностью полагаться на документацию не стоит, так как есть еще незадокументированные функции, которые нет в языке SQL, но могут в некоторых случаях пригодится(например, stack — обратная операция функции pivot, см. [5]).

Еще больше подробностей об SQL-операциях в PySpark вы узнаете на наших образовательных курсах в лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации руководителей и ИТ-специалистов (менеджеров, архитекторов, инженеров, администраторов, Data Scientist’ов и аналитиков Big Data) в Москве:

• Анализ данных с Apache Spark
• Машинное обучение в Apache Spark
• Графовые алгоритмы в Apache Spark

Записаться на курс

Смотреть раcписание

Источники

1. expr
2. select
3. selectExpr
4. withColumn
5. Как развернуть таблицу

Access SQL: основные понятия, словарный запас и синтаксис

Когда вы хотите получить данные из базы данных, вы запрашиваете данные с помощью языка структурированных запросов или SQL. SQL — это компьютерный язык, очень похожий на английский, но понятный программам баз данных. Каждый выполняемый вами запрос использует SQL за кулисами.

Понимание того, как работает SQL, может помочь вам создавать более качественные запросы и упростить понимание того, как исправить запрос, который не возвращает нужных вам результатов.

Это одна из статей о Access SQL. В этой статье описывается основное использование SQL для выбора данных и используются примеры для иллюстрации синтаксиса SQL.

В этой статье

• Что такое SQL?

• Основные предложения SQL: SELECT, FROM и WHERE.

• Сортировка результатов: ORDER BY

• Работа с суммированными данными: GROUP BY и HAVING

• Объединение результатов запроса: UNION

Что такое SQL?

SQL — это компьютерный язык для работы с наборами фактов и отношениями между ними. Программы реляционных баз данных, такие как Microsoft Office Access, используют SQL для работы с данными. В отличие от многих компьютерных языков, SQL несложно читать и понимать даже новичку. Как и многие компьютерные языки, SQL является международным стандартом, признанным такими органами стандартизации, как ISO и ANSI.

Вы используете SQL для описания наборов данных, которые могут помочь вам ответить на вопросы. Когда вы используете SQL, вы должны использовать правильный синтаксис. Синтаксис — это набор правил, по которым правильно сочетаются элементы языка. Синтаксис SQL основан на синтаксисе английского языка и использует многие из тех же элементов, что и синтаксис Visual Basic для приложений (VBA).

Например, простой оператор SQL, который извлекает список фамилий для контактов, чье имя — Мария, может выглядеть следующим образом:

 ВЫБЕРИТЕ Фамилию 
 ИЗ Контактов 
 ГДЕ Имя = 'Мэри'; 
 

Примечание. SQL используется не только для управления данными, но также для создания и изменения структуры объектов базы данных, таких как таблицы. Часть SQL, используемая для создания и изменения объектов базы данных, называется языком определения данных (DDL). В этом разделе не рассматривается DDL. Дополнительные сведения см. в статье Создание или изменение таблиц или индексов с помощью запроса определения данных.

Операторы SELECT

Чтобы описать набор данных с помощью SQL, вы пишете оператор SELECT. Оператор SELECT содержит полное описание набора данных, которые вы хотите получить из базы данных. В том числе:

• Какие таблицы содержат данные.

• Как связаны данные из разных источников.

• Какие поля или вычисления будут создавать данные.

• Критерии, которым должны соответствовать данные для включения.

• Нужно ли и как сортировать результаты.

Предложения SQL

Как и предложение, оператор SQL имеет разделы. Каждое предложение выполняет функцию оператора SQL. Некоторые предложения необходимы в операторе SELECT. В следующей таблице перечислены наиболее распространенные предложения SQL.

Термины SQL

Каждое предложение SQL состоит из терминов — сравнимых с частями речи. В следующей таблице перечислены типы терминов SQL.

Верх страницы

Основные предложения SQL: SELECT, FROM и WHERE

Оператор SQL имеет общий вид:

 ВЫБЕРИТЕ поле_1 
 ИЗ таблицы_1 
 ГДЕ критерий_1 
 ; 
 

Примечания:

• Access игнорирует разрывы строк в операторе SQL. Однако рассмотрите возможность использования строки для каждого предложения, чтобы улучшить читаемость ваших операторов SQL для себя и других.

• Каждый оператор SELECT заканчивается точкой с запятой (;). Точка с запятой может стоять в конце последнего предложения или в отдельной строке в конце оператора SQL.

Пример в Access

Ниже показано, как может выглядеть оператор SQL для простого запроса на выборку в Access:

1. Предложение SELECT

2. ИЗ статьи

3. ГДЕ пункт

В этом примере инструкция SQL гласит: «Выберите данные, хранящиеся в полях с именами «Адрес электронной почты» и «Компания», из таблицы «Контакты», в частности те записи, в которых значением поля «Город» является Сиэтл».

Давайте рассмотрим пример, по одному предложению за раз, чтобы увидеть, как работает синтаксис SQL.

Предложение SELECT

ВЫБЕРИТЕ [Адрес электронной почты], Компания

Это предложение SELECT. Он состоит из оператора (SELECT), за которым следуют два идентификатора ([Адрес электронной почты] и Компания).

Если идентификатор содержит пробелы или специальные символы (например, «Адрес электронной почты»), он должен быть заключен в квадратные скобки.

Предложение SELECT не должно указывать, какие таблицы содержат поля, и не может указывать какие-либо условия, которым должны соответствовать данные, которые должны быть включены.

Предложение SELECT всегда появляется перед предложением FROM в операторе SELECT.

Пункт FROM

ОТ Контакты

Это предложение FROM. Он состоит из оператора (FROM), за которым следует идентификатор (Contacts).

В предложении FROM не указаны поля для выбора.

Пункт WHERE

ГДЕ Город=»Сиэтл»

Это предложение WHERE. Он состоит из оператора (WHERE), за которым следует выражение (City=»Seattle»).

Примечание. В отличие от предложений SELECT и FROM, предложение WHERE не является обязательным элементом инструкции SELECT.

Многие действия, которые позволяет выполнять SQL, можно выполнять с помощью предложений SELECT, FROM и WHERE. Дополнительные сведения о том, как вы используете эти пункты, представлены в следующих дополнительных статьях:

.

• Доступ к SQL: предложение SELECT

• Доступ к SQL: предложение FROM

• org/ListItem»>

  Доступ к SQL: предложение WHERE

Верх страницы

Сортировка результатов: ПОРЯДОК ПО

Как и Microsoft Excel, Access позволяет сортировать результаты запроса в таблице. Вы также можете указать в запросе, как вы хотите сортировать результаты при выполнении запроса, используя предложение ORDER BY. Если вы используете предложение ORDER BY, это последнее предложение в операторе SQL.

Предложение ORDER BY содержит список полей, которые вы хотите использовать для сортировки, в том же порядке, в котором вы хотите применять операции сортировки.

Например, предположим, что вы хотите, чтобы ваши результаты сначала отсортировались по значению поля «Компания» в порядке убывания, а — если есть записи с таким же значением для компании — затем отсортированы по значениям в поле «Адрес электронной почты» в порядке возрастания. заказ. Ваше предложение ORDER BY будет выглядеть следующим образом:

ЗАКАЗАТЬ Компания DESC, [Адрес электронной почты]

Примечание. По умолчанию Access сортирует значения в порядке возрастания (от A до Z, от меньшего к большему). Вместо этого используйте ключевое слово DESC для сортировки значений в порядке убывания.

Дополнительные сведения о предложении ORDER BY см. в разделе Предложение ORDER BY.

Верх страницы

Работа со сводными данными: GROUP BY и HAVING

Иногда вам нужно работать со сводными данными, такими как общий объем продаж за месяц или самые дорогие товары в инвентаре. Для этого вы применяете агрегатную функцию к полю в предложении SELECT. Например, если вы хотите, чтобы ваш запрос отображал количество адресов электронной почты, перечисленных для каждой компании, ваше предложение SELECT может выглядеть следующим образом:

ВЫБЕРИТЕ COUNT([Адрес электронной почты]), Компания

Доступные для использования агрегатные функции зависят от типа данных в поле или выражении, которые вы хотите использовать. Дополнительные сведения о доступных агрегатных функциях см. в статье Агрегатные функции SQL.

Указание полей, которые не используются в агрегатной функции: предложение GROUP BY

При использовании агрегатных функций обычно необходимо также создать предложение GROUP BY. В предложении GROUP BY перечислены все поля, к которым не применяется агрегатная функция. Если вы применяете агрегатные функции ко всем полям запроса, вам не нужно создавать предложение GROUP BY.

Предложение GROUP BY следует непосредственно за предложением WHERE или предложением FROM, если предложение WHERE отсутствует. Предложение GROUP BY перечисляет поля в том виде, в каком они появляются в предложении SELECT.

Например, продолжая предыдущий пример, если ваше предложение SELECT применяет агрегатную функцию к [Адрес электронной почты], но не к компании, ваше предложение GROUP BY будет выглядеть следующим образом:

ГРУППА КОМПАНИЙ

Дополнительные сведения о предложении GROUP BY см. в разделе Предложение GROUP BY.

Ограничение агрегированных значений с помощью групповых критериев: предложение HAVING

Если вы хотите использовать критерии для ограничения результатов, но поле, к которому вы хотите применить критерии, используется в агрегатной функции, вы не можете использовать предложение WHERE. Вместо этого вы используете предложение HAVING. Предложение HAVING работает так же, как предложение WHERE, но используется для агрегированных данных.

Например, предположим, что вы используете функцию AVG (которая вычисляет среднее значение) с первым полем в предложении SELECT:

ВЫБЕРИТЕ COUNT([Адрес электронной почты]), Компания

Если вы хотите, чтобы запрос ограничивал результаты на основе значения этой функции COUNT, вы не можете использовать критерий для этого поля в предложении WHERE. Вместо этого вы помещаете критерии в предложение HAVING. Например, если вы хотите, чтобы запрос возвращал строки только в том случае, если с компанией связано несколько адресов электронной почты, предложение HAVING может выглядеть следующим образом:

.

HAVING COUNT([Адрес электронной почты])>1

Примечание. Запрос может содержать предложение WHERE и предложение HAVING — критерии для полей, которые не используются в агрегатной функции, указываются в предложении WHERE, а критерии для полей, которые используются с агрегатными функциями, — в предложении HAVING.

Дополнительные сведения о предложении HAVING см. в разделе Предложение HAVING.

Верх страницы

Объединение результатов запроса: UNION

Если вы хотите просмотреть все данные, которые возвращаются несколькими похожими запросами на выборку вместе, как объединенный набор, вы используете оператор UNION.

Оператор UNION позволяет объединить два оператора SELECT в один. Объединяемые операторы SELECT должны иметь одинаковое количество выходных полей, в том же порядке и с одинаковыми или совместимыми типами данных. Когда вы запускаете запрос, данные из каждого набора соответствующих полей объединяются в одно выходное поле, так что выходные данные запроса имеют то же количество полей, что и каждый из операторов select.

Примечание. Для целей запроса на объединение типы данных Number и Text совместимы.

При использовании оператора UNION можно также указать, должны ли результаты запроса включать повторяющиеся строки, если они существуют, с помощью ключевого слова ALL.

Базовый синтаксис SQL для запроса на объединение, который объединяет две инструкции SELECT, выглядит следующим образом:

 ВЫБЕРИТЕ поле_1 
 ИЗ таблицы_1 
 UNION [ALL] 
 SELECT field_a 
 FROM table_a 
 ; 
 

Например, предположим, что у вас есть таблица с именем «Продукты» и другая таблица с именем «Службы». В обеих таблицах есть поля, содержащие название продукта или услуги, цену, гарантию или наличие гарантии, а также то, предлагаете ли вы продукт или услугу исключительно. Хотя в таблице «Продукты» хранится информация о гарантии, а в таблице «Услуги» хранится информация о гарантии, основная информация одинакова (независимо от того, включает ли конкретный продукт или услуга обещание качества). Вы можете использовать запрос на объединение, например следующий, чтобы объединить четыре поля из двух таблиц:

 ВЫБЕРИТЕ название, цена, гарантия_доступна, эксклюзивное_предложение 
 ИЗ Продукты 
 СОЮЗ ВСЕХ 
 ВЫБЕРИТЕ название, цена, гарантия_доступна, эксклюзивное_предложение 
 ИЗ Услуги 
 ; 
 

Дополнительные сведения о том, как объединить инструкции SELECT с помощью оператора UNION, см. в разделе Объединение результатов нескольких запросов на выборку с помощью запроса на объединение.

Верх страницы

Синтаксис запроса языка запросов SQL

Твиттер

LinkedIn

Фейсбук

Электронная почта

• Статья
• 000Z» data-article-date-source=»ms.date»> 31.05.2018

Примечание

Служба индексирования больше не поддерживается в Windows XP и недоступна для использования в Windows 8. Вместо этого используйте Windows Search для поиска на стороне клиента и Microsoft Search Server Express для поиска на стороне сервера.

Типичная последовательность операторов языка запросов SQL состоит из следующего.

 SET Property_Name_Clause | Rank_Method_Clause
...
СОЗДАТЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ #View_Name
  КАК ВЫБРАТЬ Select_List
            FROM_Clause
...
ВЫБЕРИТЕ Select_List | *
       FROM_Clause
       [WHERE_Clause]
       [ ORDER_BY_Clause ]
 

Операторы SQL можно отправлять по отдельности или вместе. В следующей таблице перечислены операторы компонентов и предложения в их обычном порядке использования, а также кратко изложен каждый из них.

Заявление или статья	Описание
Оператор SET	Сопоставляет характерные для документа свойства с именами столбцов или выбирает метод ранжирования для поиска содержимого. Назад: Телеграмм на русском что это такое: Telegram — часто задаваемые вопросы Вперед: Аида 64 википедия: Aida64 — энциклопедия «Знание.Вики»